tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds)

时间: 2024-03-19 07:13:20 浏览: 59
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tot.zip_tot_windows mobile

这段代码的作用是将总的交叉熵损失除以小批量数据的长度，得到平均每个样本的交叉熵损失。在深度学习中，通常使用平均损失来评估模型的性能，因为不同的数据集可能具有不同的规模，平均损失可以将不同规模的数据集进行比较。在这里，masks_preds的长度代表了小批量数据的大小，因此将总交叉熵损失除以它，就可以得到每个样本的平均损失。
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if cfg.deepsupervision: masks_preds = net(imgs) loss = 0 for masks_pred in masks_preds: tot_cross_entropy = 0 for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() #二值化处理 if cfg.n_classes > 1: sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()#计算损失 else: sub_cross_entropy = dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item()#预测分割掩码和真实标签相似度，将两个结果转化为二值化的掩码，然后计算交集并集 tot_cross_entropy += sub_cross_entropy #计算总损失 tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds) #计算平均损失 tot += tot_cross_entropy #计算总平均损失 else: masks_pred = net(imgs) for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() if cfg.n_classes > 1: tot += F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item() else: tot += dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item() pbar.update(imgs.shape[0])

接下来，对于每一个预测掩码masks_pred，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot_cross_entropy。最后，将总的损失除以预测掩码的数量，得到平均损失tot_cross_...

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解释代码： def validate(self, dataloader): self.nnet.eval() logger.info("Evaluating...") tot_loss = 0 num_batches = len(dataloader) # do not need to keep gradient with th.no_grad(): for mix_spect, tgt_index, vad_masks in dataloader: mix_spect = mix_spect.cuda() if isinstance( mix_spect, PackedSequence) else mix_spect.to(device) tgt_index = tgt_index.to(device) vad_masks = vad_masks.to(device) # mix_spect = mix_spect * vad_masks net_embed = self.nnet(mix_spect) cur_loss = self.loss(net_embed, tgt_index, vad_masks) tot_loss += cur_loss.item() return tot_loss / num_batches, num_batches

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static void pvq_pyr_project(const Word16 dim_proj, /* end vector dimension+1 */ const Word16 *xabs, /* absolute vector values */ Word32 L_xsum, /* absolute vector sum over dim */ Word16 num, /* target number of pulses */ Word16 * y, /* projected output vector */ Word16 *pulse_tot_ptr, Word32 *L_xy_ptr, /* accumulated correlation Q(in+0+1) = Qin+1 */ Word32 *L_yy_ptr /* accumulated energy Q0 */ ) { // pvq_pyr_project(dim, xabs, L_xsum, pulses_proj[0], y_far, &pulse_tot_far, &L_xy, // &L_yy); /* outlier submode projection */ Dyn_Mem_Deluxe_In( Counter i; Word32 L_tmp, L_num; Word16 den, shift_num, shift_den, shift_delta, proj_fac; ); *pulse_tot_ptr = 0; move16(); *L_xy_ptr = L_deposit_l(0); *L_yy_ptr = L_deposit_l(0); shift_den = norm_l(L_xsum); /* x_sum input Qin */ den = extract_h(L_shl_pos(L_xsum, shift_den)); /* now in Qin+shift_den */ L_num = L_deposit_l(num); shift_num = sub(norm_l(L_num), 1); L_num = L_shl_pos(L_num, shift_num); /* now in Q0 +shift_num -1 */ proj_fac = div_l(L_num, den); /* L_num always has to be less than den<<16 , norm_l-1 makes that happen */ shift_delta = sub(shift_num, shift_den); FOR (i = 0; i < dim_proj; i++) { L_tmp = L_mult(proj_fac, xabs[i]); /* Q shift_delta + PVQ_SEARCH_QIN */ y[i] = extract_h(L_shr(L_tmp, shift_delta)); move16(); /* to Q0 with floor , and potential sturation */ ; *pulse_tot_ptr = add(*pulse_tot_ptr, y[i]); /* Q0 */ *L_yy_ptr = L_mac0(*L_yy_ptr, y[i], y[i]); /* Energy, Q0 */ *L_xy_ptr = L_mac(*L_xy_ptr, xabs[i], y[i]); /* Corr, Q0*Q12 +1 --> Q13 */ } Dyn_Mem_Deluxe_Out(); }

- pulse_tot_ptr：脉冲总数指针。 - L_xy_ptr：累积相关性指针。 - L_yy_ptr：累积能量指针。 该函数的作用是将输入向量进行投影，得到输出向量。具体实现过程为： - 对输入向量进行归一化，得到一个分母 ...

pub fn to_blob_packet(self) -> u64 { let header = 0xCAu64 << 56; // 1 byte let col_offset_bits = (self.col_offset as u64) << 48; // 1 byte let row_offset_bits = (self.row_offset as u64) << 40; // 1 byte let tot_coarse = (self.tot as u64 / 1024) & 0x00FF_FFFF << 16; // 3 bytes let size = self.size as u64; // 2 bytes header | col_offset_bits | row_offset_bits | tot_coarse | size // 1| 1 | 1 | 3 | 2 }

4. 将 self.tot 除以 1024 的结果转换为 u64 类型，并将结果与十六进制数 0x00FF_FFFF 进行按位与操作，然后左移 16 位，赋给 tot_coarse。这个值占用了 3 字节。 5. 将 self.size 转换为 u64 类型，并...
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6. 将 tot 除以 25 取余 1024 的结果左移 20 位，并赋给 tot_bits。 7. 将 toa 除以 409,600,000 得到 "coarse" toa 值，并赋给 global_time。 8. 计算余数 remainder，首先将 toa 对 409,600,000 取余...

在之前的代码中，我不明白为什么第一个pbuf的tot_len为30

printf("p1->len = %d, p1->tot_len = %d\n", p1->len, p1->tot_len); printf("p2->len = %d, p2->tot_len = %d\n", p2->len, p2->tot_len); // 释放pbuf链表 pbuf_free(p1); return 0; } 输出结果为： ...

(vl, tos, tot_len, id, frag_off, ttl, protocol, check, saddr, daddr) = struct.unpack("=sshhhsbhLL", data_header)

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